Cara menghitung alpha cronbach dengan python

Chronbach’s Alpha adalah cara untuk mengukur konsistensi internal suatu kuesioner atau survei.

Alfa Cronbach berkisar antara 0 hingga 1, dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan bahwa survei atau kuesioner tersebut lebih dapat diandalkan.

Contoh berikut menunjukkan cara menghitung Cronbach’s Alpha dengan Python.

Contoh: menghitung alpha Cronbach dengan Python

Katakanlah seorang manajer restoran ingin mengukur kepuasan pelanggan secara keseluruhan, maka dia mengirimkan survei kepada 10 pelanggan yang dapat menilai restoran tersebut dalam skala 1 hingga 3 untuk berbagai kategori.

DataFrame panda berikut menunjukkan hasil survei:

 import pandas as pd

#enter survey responses as a DataFrame
df = pd. DataFrame ({' Q1 ': [1, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 3],
                   ' Q2 ': [1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3],
                   ' Q3 ': [1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 3]})

#view DataFrame
df

Q1 Q2 Q3
0 1 1 1
1 2 1 1
2 2 1 2
3 3 2 1
4 2 3 2
5 2 3 3
6 3 2 3
7 3 3 3
8 2 3 2
9 3 3 3

Untuk menghitung Cronbach’s Alpha untuk respon survei, kita dapat menggunakan fungsi cronbach_alpha() dari perpustakaan penguin .

Pertama, kita akan menginstal perpustakaan penguin:

 pip install penguin

Selanjutnya, kita akan menggunakan fungsi cronbach_alpha() untuk menghitung Alpha Cronbach:

 import penguin as pg

pg. cronbach_alpha (data=df)

(0.7734375, array([0.336, 0.939]))

Alpha Cronbach ternyata 0,773 .

Interval kepercayaan 95% untuk Cronbach’s Alpha juga diberikan: [.336, .939] .

Catatan: Interval kepercayaan ini sangat lebar karena ukuran sampel kami yang kecil. Dalam praktiknya, disarankan untuk menggunakan ukuran sampel minimal 20. Kami telah menggunakan ukuran sampel 10 di sini untuk kesederhanaan.

Interval kepercayaan default adalah 95%, namun kita dapat menentukan tingkat kepercayaan yang berbeda menggunakan argumen berikut :

 import penguin as pg

#calculate Cronbach's Alpha and corresponding 99% confidence interval
pg. cronbach_alpha (data=df, ci= .99 )

(0.7734375, array([0.062, 0.962]))

Nilai Cronbach’s Alpha tetap sama, namun interval kepercayaannya jauh lebih lebar karena kami menggunakan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi.

Tabel berikut menjelaskan bagaimana nilai-nilai Cronbach’s Alpha yang berbeda diinterpretasikan secara umum:

Karena kami menghitung alpha Cronbach sebesar 0,773 , kami dapat mengatakan bahwa konsistensi internal survei ini adalah “Dapat Diterima”.

Bonus: Silakan gunakan kalkulator Cronbach Alpha ini untuk mencari Cronbach Alpha untuk kumpulan data tertentu.